新冠肺炎疫情期间的谣言研究——基于“较真”辟谣平台437条样本的分析

□ 钱迎飞

作为突发公共卫生突发事件，新冠肺炎疫情给全人类带来了严峻的挑战。疫情期间，由于疫情防控知识的缺乏和恐慌心理，相关谣言不断产生。日常生活中虽有谣言传播，但其对社会秩序的干扰远不敌突发事件中的谣言①。因此，研究此次疫情期间的谣言传播特点，为以后的突发公共卫生事件提供参考，对谣言的分析和治理有一定帮助。

一、研究方法

本文主要使用内容分析法。由于疫情涉及的区域非常广，谣言数量众多且源头不清，所以笔者把腾讯旗下的专业辟谣平台“较真”针对疫情期间的辟谣专栏作为数据样本，通过爬虫工具采集了自2020年1月18日到2020年3月26日的全部辟谣数据，总计528条。对辟谣结果进行分类和筛选后，将结果为“谣言”“假新闻”“伪科学”“有失实”“伪常识”的情况统一纳入谣言样本，在此基础上共收集了437条数据样本。

随后对样本进行了编码再分析，统计谣言的类型分布、谣言涉及的不同国家谣言数目、谣言涉及的国内不同省份谣言数目、谣言涉及的国内不同城市谣言数目，并对疫情进行阶段性划分，在此基础上对谣言进行阶段性特征的分析。

二、研究发现

（一）谣言的主要类型分布：民众最关心的领域谣言数最多

图1 谣言类型分布

对437条谣言进行类型编码后进行统计分析，结果如图1所示。疫情期间，“预防妙招”类谣言最多，达到135条，在所有谣言类型中总占比达到31%。其次是“防控措施”类谣言，达到47条，占比11%。另外，“感染风险”类和“涉外谣言”类都为43条，各占比10%。最后，“专家/名人类谣言”“疫情进展”“生活影响”和“疫情真相”类谣言也在谣言类型分布中占有较大比重，分别占比9%、7%、5%和4%。可见，疫情期间的谣言主要聚焦在预防方法、防控措施和感染风险上，而这些因素涉及生命安全的保障，本来就是民众最为关心的信息。所以谣言在大家最关心的领域有着更大的传播空间。

（二）疫情严重程度和谣言数量成正相关

笔者再对所获取的谣言数据进行了筛选，对谣言文本中涉及的地点进行了分类统计，得出了谣言涉及的不同国家谣言数目、谣言涉及的国内不同省份谣言数目、谣言涉及的国内不同城市谣言数目。疫情涉及的国内城市谣言数排行榜中，武汉、北京、上海排名前三，分别为38条、14条和13条。谣言涉及的省份主要是湖北省临近省份，另外也包括疫情相对比较严重的黑龙江省。其中，湖北、北京、上海、浙江和四川谣言数排名前五，谣言数目分别为48条、14条、14条、11条和10条。在涉外谣言数目分布中，美国、意大利、日本和韩国排名前四，涉及谣言数目分别为21条、10条、6条和4条。由此不难发现，谣言数据排行前几名的都是疫情比较严重的地区，不管是国内还是国外，都表现出疫情严重程度和谣言数量成正相关的特点。

（三）谣言具有明显的阶段性特点

笔者根据疫情发展的过程，借鉴新闻报道和专家判定，将疫情划分为四个阶段来进行疫情期间谣言的阶段性研究。通过对比发现，谣言具有明显的阶段性特点。

1.疫情早期和高峰期谣言数量最多

通过分析发现，在疫情的早期和高峰期谣言数量最多。疫情早期阶段的日均谣言数为7.93条，疫情爆发阶段的日均谣言数为9.77条，疫情得到控制阶段的日均谣言数为5.44条，疫情全球大流行阶段日均谣言数为3.67条。

2.疫情不同阶段谣言的类型不同

笔者对疫情不同阶段的谣言类型进行了统计分析。疫情早期阶段，谣言的类型分布前三名分别是预防妙招、防控措施和感染风险，数目分别是47条、24条和8条。疫情爆发阶段，谣言的类型分布前三名是预防妙招、感染风险和防控措施，数目分别是49条、18条和14条，可见疫情爆发阶段感染风险类的谣言数量超过了防控措施相关的谣言数量。另外，在国内疫情得到控制阶段，谣言的类型分布前三名是预防妙招、涉外谣言和感染风险，数目分别是32条、18条和16条，这一阶段涉及国外的谣言占比开始上升。最后，在疫情全球大流行阶段，谣言的类型分布前三名分别是涉外谣言、专家/名人类谣言和开学相关的谣言，数目分别是13条、9条和7条，在这个阶段涉外谣言数目占比最大。随着国内疫情得到控制，国内开学相关的谣言数量也开始上升。

从疫情不同阶段的谣言类型分布占比变化可以看出，疫情不同阶段谣言类型的分布具有明显差异，疫情具有明显的阶段性特点。

此外，笔者对疫情不同阶段的谣言标题进行了词频分类，制作出了谣言标题涉及的词频文字云，除去了每个阶段都相似的“新型”“冠状病毒”这些重复词频。笔者发现，在疫情的不同阶段，谣言标题涉及的词频也具有差异。在疫情早期阶段，“预防”“武汉”“封城”和“消毒”占据很大比例。在疫情爆发阶段，“口罩”“感染”“预防”“消毒”“传播”和“酒精”处在比较显著的位置，是谣言涉及最多的关键词。在国内疫情得到控制阶段，“感染”“美国”和“韩国”开始出现在比较显著的位置。最后，在疫情全球大流行阶段，“开学”“隔离”“感染”“意大利”“美国”等词处在了比较明显的位置，占比增大。

三、疫情期间谣言背后的谣言公式

二战中，谣言的泛滥及其巨大的影响力，促使美国社会学家奥尔波特和波斯特曼用实验方法寻求谣言的控制之道。他们提出了关于谣言强度的最早期公式：R=I×A②。其中，“R”代表谣言 /流言，是英文单词“rumor”的缩写；“I”代表着重要程度，是英文单词“importance”的缩写；字母“A”代表着事情的模糊或者不确定程度，是英文单词“ambiguity”的缩写。奥尔波特和波斯特曼的谣言传播公式体现了谣言的传播程度、信息的重要性和不确定性成正相关。

后来的学者对谣言的传播公式进行了更新。美国社会心理学家罗斯诺提出了新的谣言传播公式：R=I×A×U。其中，“I”代表相关程度，是英文单词“involvement”的缩写；“A”代表受众的不安定情绪因素，是英文单词“anxiety”的缩写，这就加入了受众的紧张焦虑情感；“U”是不确定的意思，是英文单词“uncertainty”的缩写。

根据研究笔者发现，疫情期间的谣言传播印证了典型的谣言传播公式。

首先，疫情的严重程度和谣言的数量成正相关。这里面就包含了谣言传播公式里的两个因素“importance”和“involvement”。疫情越严重的地区，谣言的数量就越多，因为越是疫情严重的地区越是受到人们的关注，受重视的程度越高，相关程度也越大。

其次，不安定因素在疫情谣言传播中也具有明显的影响。人类历史上的洪水、瘟疫与战争等巨灾中，恐慌性传播反复出现③。在疫情越严重的地区，人们越担心和焦虑，所产生的谣言数量就越多。另外，笔者在谣言阶段性研究中发现，疫情早期阶段和爆发阶段的日均谣言数量最多，这也是由于不安定的因素在发酵。疫情早期，由于医疗专家对疫情的认识不足，大多数公众对疫情有很多的误解；而爆发期每天的新闻报道中，疫情感染人数都在大幅度增加，民众难免会产生恐慌和不安的心理，这也加剧了谣言的传播程度。

最后，疫情早期缺乏权威解释，这就造成了很多不确定的信息，公众对疫情的认识处于一个模糊的状态。在这样的形势下，民众就很容易去猜测疫情甚至是轻信与疫情相关的谣言，为疫情的传播提供了温床。北京师范大学新媒体传播研究中心的《信息公开与谣言传播：有关武汉冠状病毒肺炎疫情的谣言分析报告》显示，网民了解疫情信息越多，就越能提高对新冠肺炎疫情谣言的感知④。相反，网民了解的越少，对疫情谣言的感知能力就越弱。

四、结语

笔者通过对疫情的阶段性划分，研究出了谣言的阶段性特点，以及谣言背后隐藏着的谣言传播公式，发现群众最关心的领域谣言数最多，疫情严重程度和谣言数量成正相关，谣言具有明显的阶段性特点（疫情早期和高峰期谣言数量最多，疫情不同阶段谣言的类型不同）。同时，疫情期间的谣言传播验证了谣言传播公式。作为典型的突发公共卫生事件，新冠肺炎疫情具有很大的研究意义，因此笔者期望自己的分析能够为后续的突发公共卫生事件谣言研究和谣言治理提供一些参考。只有对谣言的特点进行分析，了解谣言产生的深层次传播原理，才能更好地治理谣言，让谣言止于智者。

注释：

①汪青云，童玲.突发事件中的网络谣言特征分析——基于2010-2014年间网络谣言的研究[J].新闻知识，2015(06):6-8.

②蔡静.雾霾谣言泛滥背后的R=I×A×U×1/C传播公式[N].北京科技报，2017-01-16(024).

③周莉，喻发胜.恐慌性传播及“对冲”策略：基于新冠肺炎疫情中武汉市民的传播实践[EB/OL].中国社会科学网，2020-02-17.http://www.cssn.cn/zx/bwyc/202002/t20200217_5089130.shtml?COLLCC=4100355375&COL LCC=640531152&.

④张洪忠，何康，贾全鑫，段泽宁.信息公开与谣言传播：有关新型冠状病毒肺炎疫情的谣言认知解读[EB/OL]. 腾讯网，2020-01-28.https://wxn.qq.com/cmsid/20200128A0A8GM00.